(57)【要約】本開示は、情報をプッシュする方法及びデバイスを開示し、情報技術の分野に関連する。本開示は、主に情報プッシュ効率が比較的低いという問題を解決するために用いられる。前記方法は：所定条件を満たす複数のユーザを獲得するステップと；前記複数のユーザ間の関連強さと、前記複数のユーザの影響とに基づいて、所定情報のプッシュ先であるユーザを、前記複数のユーザの中から選択するステップと；前記所定情報のプッシュ先であるユーザに情報をプッシュするステップと；を含む。
2019519042.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定条件を満たす複数のユーザを獲得するステップと；
前記複数のユーザ間の関連強さと、前記複数のユーザの影響とに基づいて、所定情報のプッシュ先であるユーザを、前記複数のユーザの中から選択するステップと；
前記所定情報のプッシュ先であるユーザに情報をプッシュするステップと；を備える、
情報をプッシュする方法。
【請求項２】
前記複数のユーザ間の関連強さと、複数のユーザの影響とに基づいて、所定情報のプッシュ先であるユーザを、前記複数のユーザの中から選択する前記ステップは：
前記複数のユーザ間の前記関連強さに基づいて、前記複数のユーザを種々の関連コミュニティに分類するステップであって、各関連コミュニティに格納されているユーザ間の関連強さは所定の閾値よりも高い、前記分類するステップと；
所定の影響条件を満たす影響を持つユーザを、前記種々の関連コミュニティから個別に選択し、前記所定の影響条件を満たす影響を持つ前記ユーザを、所定情報のプッシュ先であるユーザとして特定するステップと；を備える、
請求項１に記載の情報をプッシュする方法。
【請求項３】
前記複数のユーザ間の関連強さに基づいて、前記複数のユーザを、種々の関連コミュニティに分類する前記ステップの前に：
前記複数のユーザの初期関連コミュニティラベルを入手するステップを更に備え；
前記複数のユーザ間の関連強さに基づいて、前記複数のユーザを、種々の関連コミュニティに分類する前記ステップは：
前記複数のユーザにおける各ユーザの前記初期関連コミュニティを、前記ユーザとの関連強さが前記所定閾値よりも高い或るユーザの関連コミュニティラベルへ更新するステップと；
前記複数のユーザのうち同じ関連コミュニティラベルを持つユーザを、同じ関連コミュニティに分類するステップと；を備える、
請求項２に記載の情報をプッシュする方法。
【請求項４】
前記複数のユーザのうち同じ関連コミュニティラベルを持つユーザを、同じ関連コミュニティに分類する前記ステップの前に：
前記ユーザの関連コミュニティラベル更新カウントを入手するステップと；
前記ユーザの前記関連コミュニティラベル更新カウントが所定のカウント閾値よりも高いかどうかを特定するステップと；を更に備え、
前記複数のユーザのうち同じ関連コミュニティラベルを持つユーザを、同じ関連コミュニティに分類する前記ステップは：
前記ユーザの前記関連コミュニティラベル更新カウントが前記所定のカウント閾値よりも高い場合に、前記複数のユーザのうち同じ関連コミュニティラベルを持つユーザを、前記同じ関連コミュニティに分類するステップを備える、
請求項３に記載の情報をプッシュする方法。
【請求項５】
前記複数のユーザのうちの前記ユーザの関連コミュニティラベル更新カウントが所定のカウント閾値より高いかどうかを特定する前記ステップの後に：
前記ユーザの前記関連コミュニティ更新カウントが前記所定のカウント閾値より低い又は等しい場合には、前記ユーザの前記関連コミュニティラベルを、前記ユーザとの関連強さが前記所定閾値よりも高い或るユーザの関連コミュニティラベルへ更新するステップを更に備える、
請求項４に記載の情報をプッシュする方法。
【請求項６】
前記影響が影響指数情報であり、
種々の関連コミュニティから、所定の影響条件を満たす影響を持つユーザを個別に選択することは：
前記種々の関連コミュニティから、所定の影響指数情報より高い又は等しい影響指数情報を持つユーザを個別に選択するステップを備える、
請求項２に記載の情報をプッシュする方法。
【請求項７】
所定条件を満たす複数のユーザを獲得するよう構成された取得ユニットと；
前記取得ユニットが獲得した前記複数のユーザ間の関連強さと、前記複数のユーザの影響とに基づいて、所定情報のプッシュ先であるユーザを、前記複数のユーザの中から選択するよう構成された選択ユニットと；
所定情報のプッシュ先であり、前記選択ユニットにより選択された前記ユーザに情報をプッシュするよう構成されたプッシュユニットと；を備える、
情報をプッシュするデバイス。
【請求項８】
前記選択ユニットは：
前記取得ユニットが獲得した前記複数のユーザ間の前記関連強さに基づいて、前記複数のユーザを種々の関連コミュニティに分類するよう構成された分類サブユニットであって、各関連コミュニティに格納されている前記ユーザ間の前記関連強さは所定閾値よりも高い、前記分類サブユニットと；
前記分類サブユニットによる分類を介して前記種々の関連コミュニティから、所定の影響条件を満たす影響を持つユーザを個別に選択するよう構成された選択サブユニットと；
前記所定の影響条件を満たす影響を持ち、前記選択サブユニットにより選択された前記ユーザを、所定情報のプッシュ先であるユーザとして特定するよう構成された特定サブユニットと；を備える、
請求項７に記載の情報をプッシュするデバイス。
【請求項９】
前記選択ユニットは取得サブユニットを更に備え；
前記取得サブユニットは、前記複数のユーザの初期関連コミュニティラベルを入手するよう構成され；
前記分類サブユニットは：
前記複数のユーザにおける各ユーザの前記初期関連コミュニティラベルを、前記ユーザとの関連強さが前記所定閾値よりも高い或るユーザの関連コミュニティラベルへ更新するよう構成された更新モジュールと；
前記複数のユーザのうち同じ関連コミュニティラベルを持つユーザを、同じ関連コミュニティに分類するよう構成された分類モジュールと；を備える、
請求項８に記載の情報をプッシュするデバイス。
【請求項１０】
前記分類サブユニットは、取得モジュールと特定モジュールとを更に備え；
前記取得モジュールは、前記ユーザの関連コミュニティラベル更新カウントを入手するよう構成され；
前記特定モジュールは、前記取得モジュールが入手した前記ユーザの前記関連コミュニティラベル更新カウントが所定のカウント閾値より高いかどうかを特定するよう構成され；
前記分類モジュールは、前記ユーザの前記関連コミュニティラベル更新カウントが前記所定のカウント閾値よりも高い、と前記特定モジュールが特定した場合に、前記複数のユーザのうち同じ関連コミュニティラベルを持つユーザを、前記同じ関連コミュニティに分類するよう構成された、
請求項９に記載の情報をプッシュするデバイス。
【請求項１１】
前記更新モジュールは、前記ユーザの前記関連コミュニティラベル更新カウントが前記所定のカウント閾値より小さい又は等しい、と前記特定モジュールが特定した場合に、前記ユーザの前記関連コミュニティラベルを、前記ユーザとの関連強さが前記所定閾値よりも高い或るユーザの関連コミュニティラベルへ更新するよう更に構成された、
請求項１０に記載の情報をプッシュするデバイス。
【請求項１２】
前記選択サブユニットは、前記影響が影響指数情報である場合に、所定の影響指数情報より高い又は等しい影響指数情報を持つ或るユーザを、前記種々の関連コミュニティから個別に選択するよう構成された、
請求項８に記載の情報をプッシュするデバイス。
【請求項１３】
所定条件を満たす複数のユーザを獲得するステップと；
前記複数のユーザにそれぞれ対応する影響に基づき、所定の影響条件を満たす影響を持つユーザを、前記複数のユーザの中から選択するステップと；
前記所定の影響条件を満たす影響を持つ前記ユーザを、ターゲットユーザとして特定するステップと；を備える、
ターゲットユーザを特定する方法。
【請求項１４】
所定条件を満たす複数のユーザを獲得する前記ステップは：
所定のスコアリングモデルを用いて、前記所定条件を満たすスコアを持つ複数のユーザを選択するステップを備える、
請求項１３に記載のターゲットユーザを特定する方法。
【請求項１５】
所定の影響条件を満たす影響を持つユーザを、前記複数のユーザの中から選択する前記ステップは：
所定の影響レベルテーブルと、前記複数のユーザにそれぞれ対応する影響とに基づいて、前記複数のユーザの影響レベルを特定するステップであって、前記所定の影響レベルテーブルは、種々の影響レベルに対応する影響閾値インターバルを格納する、前記特定するステップと；
前記複数のユーザのうち所定レベルより高い又は等しい影響レベルを持つユーザを、前記所定の影響条件を満たす影響を持つユーザとして特定するステップと；を備える、
請求項１３に記載のターゲットユーザを特定する方法。
【請求項１６】
前記複数のユーザのうち所定レベルより高い又は等しい影響レベルを持つユーザを、前記所定の影響条件を満たす影響を持つユーザとして特定する前記ステップの前に：
前記複数のユーザ間の関連強さに基づいて、前記複数のユーザを種々の関連コミュニティに分類するステップであって、各関連コミュニティに格納されているユーザ間の関連強さは所定閾値よりも高い、前記分類するステップ；を更に備え、
前記複数のユーザのうち所定レベルより高い又は等しい影響レベルを持つユーザを、前記所定の影響条件を満たす影響を持つユーザとして特定する前記ステップは：
前記種々の関連コミュニティにおいて前記所定レベルより高い又は等しい影響レベルを持つユーザを、前記所定の影響条件を満たす影響を持つユーザとして特定するステップを備える、
請求項１５に記載のターゲットユーザを特定する方法。
【請求項１７】
所定条件を満たす複数のユーザを獲得する前記ステップの前に：
種々の影響レベルと種々の影響閾値インターバルとの間にマッピング関係を確立するステップと；
前記マッピング関係を、前記所定の影響レベルテーブルに格納するステップと；を更に備える、
請求項１５に記載のターゲットユーザを特定する方法。
【請求項１８】
前記複数のユーザ間の関連強さに基づいて、前記複数のユーザを種々の関連コミュニティに分類する前記ステップの前に：
前記複数のユーザの初期関連コミュニティラベルを入手するステップを更に備え、
前記複数のユーザ間の関連強さに基づいて、前記複数のユーザを種々の関連コミュニティに分類する前記ステップは： 
前記複数のユーザにおける各ユーザの前記初期関連コミュニティラベルを、前記ユーザとの関連強さが前記所定閾値よりも高い或るユーザの関連コミュニティラベルへ更新するステップと；
前記複数のユーザのうち同じ関連コミュニティラベルを持つユーザを、同じ関連コミュニティに分類するステップと；を備える、
請求項１６に記載のターゲットユーザを特定する方法。
【請求項１９】
前記複数のユーザのうち同じ関連コミュニティラベルを持つユーザを、同じ関連コミュニティに分類する前記ステップの前に：
前記ユーザの関連コミュニティラベル更新カウントを入手するステップと；
前記ユーザの前記関連コミュニティラベル更新カウントが所定のカウント閾値よりも高いかどうかを特定するステップと；を更に備え、
前記複数のユーザのうち同じ関連コミュニティラベルを持つユーザを、同じ関連コミュニティに分類する前記ステップは：
前記ユーザの前記関連コミュニティラベル更新カウントが前記所定のカウント閾値よりも高い場合に、前記複数のユーザのうち同じ関連コミュニティラベルを持つユーザを前記同じ関連コミュニティに分類するステップを備える、
請求項１８に記載のターゲットユーザを特定する方法。
【請求項２０】
前記複数のユーザのうちの前記ユーザの前記関連コミュニティラベル更新カウントが所定のカウント閾値よりも高いかどうかを特定する前記ステップの後に：
前記ユーザの前記関連コミュニティラベル更新カウントが前記所定のカウント閾値より低い又は等しい場合に、前記ユーザの前記関連コミュニティラベルを、前記ユーザとの関連強さが前記所定閾値よりも高い或るユーザの関連コミュニティラベルへ更新するステップを更に備える、
請求項１９に記載のターゲットユーザを特定する方法。
【請求項２１】
所定条件を満たす複数のユーザを獲得するよう構成された取得ユニットと；
前記取得ユニットが獲得した前記複数のユーザにそれぞれ対応する影響に基づいて、所定の影響条件を満たす影響を持つユーザを、前記複数のユーザの中から選択するよう構成された選択ユニットと；
影響情報が前記所定の影響条件を満たし、前記選択ユニットにより選択された前記ユーザをターゲットユーザとして特定するよう構成された特定ユニットと；を備える、
ターゲットユーザを特定するデバイス。
【請求項２２】
前記取得ユニットは、所定のスコアリングモデルを用いて、前記所定条件を満たすスコアを持つ複数のユーザを選択するよう構成された、
請求項２１に記載のターゲットユーザを特定するデバイス。
【請求項２３】
前記選択ユニットは：
所定の影響レベルテーブルと、前記複数のユーザにそれぞれ対応した前記影響とに基づいて、前記複数のユーザの影響レベルを特定するよう構成された特定サブユニットであって、前記所定の影響レベルテーブルは、種々の影響レベルにそれぞれ対応する影響閾値インターバルを格納する、前記特定サブユニットを備え、
前記特定サブユニットは、前記複数のユーザのうち所定レベルより高い又は等しい影響レベルを持つユーザを、前記所定の影響条件を満たす影響を持つユーザとして特定するよう更に構成された、
請求項２１に記載のターゲットユーザを特定するデバイス。
【請求項２４】
前記選択ユニットは分類サブユニットを更に備え；
前記分類サブユニットは、前記複数のユーザを、前記複数のユーザ間の関連強さに基づいて種々の関連コミュニティに分類するよう構成され、前記関連コミュニティに格納されているユーザ間の関連強さは所定の閾値よりも高く；
前記特定サブユニットは、前記種々の関連コミュニティにおける前記所定レベルより高い又は等しい影響レベルを持つユーザを前記ターゲットユーザとして特定するよう構成された、
請求項２３に記載のターゲットユーザを特定するデバイス。
【請求項２５】
種々の影響レベルと種々の影響閾値インターバルとの間にマッピング関係を確立するよう構成された確立ユニットと；
前記マッピング関係を前記所定の影響レベルテーブルに格納するよう構成された格納ユニットと；を更に備える、
請求項２３に記載のターゲットユーザを特定するデバイス。
【請求項２６】
前記選択ユニットは取得サブユニットを更に備え；
前記取得サブユニットは、前記複数のユーザの初期関連コミュニティラベルを入手するよう構成され；
前記分類サブユニットは：
前記複数のユーザにおける各ユーザの前記初期関連コミュニティラベルを、前記ユーザとの関連強さが前記所定閾値よりも高い或るユーザの関連コミュニティラベルへ更新するよう構成された更新モジュールと；
前記複数のユーザのうち同じ関連コミュニティラベルを持つユーザを同じ関連コミュニティに分類するよう構成された分類モジュールと；を備える、
請求項２４に記載のターゲットユーザを特定するデバイス。
【請求項２７】
前記分類サブユニットは、取得モジュールと特定モジュールとを更に備え；
前記取得モジュールは、前記ユーザの関連コミュニティラベル更新カウントを入手するよう構成され；
前記特定モジュールは、前記取得モジュールが入手した前記ユーザの前記関連コミュニティラベル更新カウントが所定のカウント閾値よりも高いかどうかを特定するよう構成され；
前記分類モジュールは、前記ユーザの前記関連コミュニティラベル更新カウントが前記所定のカウント閾値より高い、と前記特定モジュールが特定した場合に、前記複数のユーザのうち前記同じ関連コミュニティレベルを持つユーザを、前記同じ関連コミュニティに分類するよう構成された、
請求項２６に記載のターゲットユーザを特定するデバイス。
【請求項２８】
前記更新モジュールは、前記ユーザの前記関連コミュニティラベル更新カウントが前記所定のカウント閾値より低い又は等しい、と前記特定モジュールが特定した場合に、前記ユーザの前記関連コミュニティラベルを、前記ユーザとの関連強さが前記所定閾値よりも高い或るユーザの関連コミュニティラベルへ更新するよう更に構成された、
請求項２７に記載のターゲットユーザを特定するデバイス。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、２０１６年６月６日に提出され「情報をプッシュする方法及びデバイス」と題された中国特許出願第２０１６１０３９５２３０．１号の優先権を主張し、上記中国特許出願は参照によってその全体が本願に組み込まれる。
【０００２】
本開示は、情報技術の分野に関し、特に、情報をプッシュする方法及びデバイスに関する。
【背景技術】
【０００３】
情報技術及びインターネット技術の絶えざる発展にともなって様々なアプリケーションプログラムが出現し、それぞれのアプリケーションプログラムの持続性と発展にとって、そのユーザの規模及びクオリティは不可欠である。より多くのユーザを魅了して、かれらを獲得するために、多くのアプリケーションプログラムの提供者は、新規のアプリケーションの初期段階で広告を配信する（つまり、アプリケーションプログラム情報をユーザにプッシュする）。
【０００４】
現在では、情報のプッシュ処理の最中に、ユーザを選択する所定のスコアリングモデルを用いて、所定情報のプッシュ先のユーザがこうした情報を直接受信するのが普通である。所定のスコアリングモデルは、アプリケーションプログラムが事前に入手したユーザ実績及びユーザ属性に基づいて生成される。つまり、所定のスコアリングモデルに基づいて潜在的ユーザがスコアリングされ、次に、この潜在的ユーザの中から、プッシュされた情報を受信する最高スコア保持ユーザが選択される。しかし、所定情報のプッシュ先であるユーザが所定のスコアリングモデルを用いて直接選択され、次に、そのユーザにアプリケーションプログラム情報がプッシュされる場合、確実であるのは、選択されたユーザ自身が情報プッシュを実行するアプリケーションプログラムユーザへ変換されることのみであり、最初に所定のスコアリングモデルに含まれなかった多数のアプリケーションプログラムユーザは獲得できず、その結果、アプリケーションプログラムの広告に投じた予算の便益が増すことはなく、情報プッシュ効率も比較的低くなってしまう。
【発明の概要】
【０００５】
上記に鑑み、本開示の実施は、情報プッシュ効率が比較的低いという課題を解決するために、情報をプッシュする方法及びデバイスを提供する。
【０００６】
先の目的を達成するために、本開示では以下の技術的解決策を提供する。
【０００７】
本開示は、情報をプッシュする方法を提供し、前記方法は：所定条件を満たす複数のユーザを獲得するステップと；前記複数のユーザ間の関連強さと、前記複数のユーザの影響とに基づいて、所定情報のプッシュ先であるユーザを、前記複数のユーザの中から選択するステップと；前記所定情報のプッシュ先であるユーザに情報をプッシュするステップと；を含む。
【０００８】
本開示の実施は、情報をプッシュするデバイスを提供し、本デバイスは：所定条件を満たす複数のユーザを獲得するよう構成された取得ユニットと；前記取得ユニットが獲得した前記複数のユーザ間の関連強さと、前記複数のユーザの影響とに基づいて、所定情報のプッシュ先であるユーザを、前記複数のユーザの中から選択するよう構成された選択ユニットと；所定情報のプッシュ先であり、前記選択ユニットにより選択された前記ユーザに情報をプッシュするよう構成されたプッシュユニットと；を含む。
【０００９】
本開示の実施は、ターゲットユーザを特定する方法を提供し、前記方法は：所定条件を満たす複数のユーザを獲得するステップと；前記複数のユーザにそれぞれ対応する影響に基づき、所定の影響条件を満たす影響を持つユーザを、前記複数のユーザの中から選択するステップと；前記所定の影響条件を満たす影響を持つ前記ユーザを、ターゲットユーザとして特定するステップと；を含む。
【００１０】
本開示の実施は、ターゲットユーザを特定するデバイスを提供し、前記デバイスは：所定条件を満たす複数のユーザを獲得するよう構成された取得ユニットと；前記取得ユニットが獲得した前記複数のユーザにそれぞれ対応する影響に基づいて、所定の影響条件を満たす影響を持つユーザを、前記複数のユーザの中から選択するよう構成された選択ユニットと；影響情報が前記所定の影響条件を満たし、前記選択ユニットにより選択された前記ユーザをターゲットユーザとして特定するよう構成された特定ユニットと；を含む。
【００１１】
本開示の実施で提供される技術的解決策は、少なくとも以下の利点を有する。
【００１２】
本開示の実施で提供される情報をプッシュする方法及びデバイスでは、まず、所定条件を満たす複数のユーザを獲得し；次に、複数のユーザ間の関連強さと複数のユーザの影響とに基づいて、所定情報のプッシュ先であるユーザを複数のユーザの中から選択し；最後に、所定情報のプッシュ先のユーザに情報をプッシュする。所定情報のプッシュ先のユーザを直接選択し、次に、そのユーザに情報をプッシュする現行の方法と比較し、本開示の実施では、所定のスコア条件を満たすスコアを持つ複数のユーザを所定のスコアリングモデルを用いて選択し、次に、複数のユーザ間の関連強さと複数のユーザの影響とに基づいて、所定情報のプッシュ先であるユーザを複数のユーザの中から選択する。よって、選択されたユーザを、情報プッシュを実行するアプリケーションプログラムユーザへ変換でき、又、より多くのアプリケーションプログラムユーザを追加で獲得できるため、アプリケーションプログラムの広告に投じた予算の便益は増し、情報プッシュの効率が向上する。
【００１３】
前述の説明は、単なる本開示の技術的解決策の概要である。本開示の技術的手段をよりよく理解するために、前述の説明は、本明細書の内容に基づいて、及び、本開示の以前の及び他の目的、特徴、及び利点をより分かりやすくするように、実施され得る。本開示の特定の実施は、以下のとおり説明される。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
以下の好ましい実施の詳細な説明を読むことによって、他の様々な利点及び利益を学べることは当業者にとっては明らかである。添付図面は、好ましい実施を示すために使用されているに過ぎず、本開示に対する限定とみなされるものではない。全ての添付図面において、同一の参照符号は同一の部分を示すために使用されている。
【００１５】
【図１】図１は、本開示の実施による、情報をプッシュする方法を示すフローチャートである。
【００１６】
【図２】図２は、本開示の実施による、他の情報をプッシュする方法を示すフローチャートである。
【００１７】
【図３】図３は、本開示の実施による、ターゲットユーザを特定する方法を示すフローチャートである。
【００１８】
【図４】図４は、本開示の実施による、他のターゲットユーザを特定する方法を示すフローチャートである。
【００１９】
【図５】図５は、本開示の実施による、情報をプッシュするデバイスを示す概略構造図である。
【００２０】
【図６】図６は、本開示の実施による、他の情報をプッシュするデバイスを示す概略構造図である。
【００２１】
【図７】図７は、本開示の実施による、ターゲットユーザを特定するデバイスを示す概略構造図である。
【００２２】
【図８】図８は、本開示の実施による、他のターゲットユーザを特定するデバイスを示す概略構造図である。
【００２３】
【図９】図９は、本開示の実施による、データ処理方法を示すフローチャートである。
【００２４】
【図１０】図１０は、本開示の実施による、所定のスコアリングモデルを生成する方法を示すフローチャートである。
【００２５】
【図１１】図１１は、本開示の実施による、所定情報がプッシュされるユーザの選択を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下に、添付図面を参照しながら本開示の例示的な実施をより詳細に説明する。添付図面は、例として用いられる本開示の実施を示すが、本開示は様々な形態で実施することができ、本明細書に記載の実施によって限定されないことを理解されたい。それどころか、これらの実施は、本開示をより明確に理解するため、及び本開示の範囲を当業者に包括的に伝えるために提供されている。
【００２７】
本開示の実施は、情報をプッシュする方法を提供する。図１に示すように、この方法は以下のステップを含む。
【００２８】
１０１：所定条件を満たす複数のユーザを獲得する。
【００２９】
所定条件はユーザ要件に基づいて設定できる、又は、システム要件に基づいて設定できるが、本開示のこの実施では限定されない。複数のユーザは、所定のスコア条件を満たすスコアを持つ複数のユーザであってよい。所定のスコアリングモデルを用いて、所定のスコア条件を満たすスコアを持つユーザを選択できる。
【００３０】
所定のスコアリングモデルは、アプリケーションプログラムにより過去に入手されたユーザ実績とユーザ属性とに基づいて生成される。アプリケーションプログラムにより過去に入手されたユーザ実績は、アプリケーションプログラムにより過去に入手された潜在的ユーザと、アプリケーションプログラムユーザへ変換されたユーザとを含んでよい。所定のスコア条件はユーザ要件に基づいて設定できる、又は、システム要件に基づいて設定できるが、本開示のこの実施では限定されない。例えば、所定のスコア条件は、潜在的ユーザのうち最高スコアを持つ７５０人のユーザとしたり、潜在的ユーザのうち０．８ポイントより大きい又は等しいスコアを持つユーザとしたりすることができる。
【００３１】
本開示のこの実施では、所定のスコアリングモデルを生成する前に、不特定のターゲットユーザに情報プッシュ方法を用いて、情報のプッシュ先であるサンプルユーザ及びサンプルユーザの属性データを入手する必要がある。次に、サンプルユーザの属性データを処理して、所定のスコアリングモデルを生成するための特性データを入手する。所定のスコアリングモデルを生成するための特性データは、ロスなく完全であり、且つ異常なく精確であらねばならず、スコアリングモデル生成標準に準拠するデータ形式でなければならない。
【００３２】
ターゲットユーザを多義的に指定するためのこの情報プッシュ方法を用いて、アプリケーションプログラム広告を様々なチャネル上で配信及び表示し、広告の配信先であるユーザを多義的に限定する。ターゲットユーザを多義的に指定するためのこの情報プッシュ方法を用いて、情報プッシュ先のユーザをより多く獲得できる。情報をプッシュした後、広告チャネル上に組み込まれているプログラムによって収集した情報を用いて、ユーザ属性データをプッシュすることができる。
【００３３】
図９に示すように、本開示のこの実施におけるユーザ属性データについて、ここではデータ処理方法を説明する。
【００３４】
１．データのクレンジング及び処理：チャネルに組み込まれているプログラムを用いて、サンプルユーザと、サンプルユーザの属性データとを収集する。通常、複数のアプリケーションプログラムの広告又は製品の広告は同一のチャネル上に存在する。収集したサンプルユーザには、別のアプリケーションプログラムの広告ユーザが含まれていてよい。或いは、サンプルユーザのいくつかの属性データは、スコアリングモデルを生成するための特性データではない。そのため、サンプルユーザと、サンプルユーザの属性データとをクレンジングし、処理する必要がある。例えば、収集したユーザ資産データは、種々の資産口座におけるユーザの資産データであるが、スコアモデルを生成するための資産データはユーザの総資産データである。そのため、種々の資産口座におけるユーザの資産データに基づいて、ユーザの総資産データを入手する必要がある。
【００３５】
２．異常検出：サンプルユーザと、サンプルユーザの属性データとを、チャネルに組み込まれたプログラムを用いて、収集したログ情報を用いて解析するが、ログ情報から解析したデータはいくらかのダーティデータを含んでいる可能性がある。例えば、ユーザのモバイルフォンのブランドデータにはいくらかの文字化けがあるかもしれない、又、ユーザがアプリケーションプログラムの広告を訪問する回数が過剰になるかもしれない。その原因は、悪意あるマシンアクセス攻撃であるかもしれない。ダーティデータはスコアリングモデルの生成に影響しかねない。そのため、サンプルユーザの属性データ内にダーティデータが存在するかどうかを検出する必要がある。
【００３６】
３．データ分類→データサンプリング→データ探索：サンプリングされたユーザの中には、アプリケーションプログラムユーザへ変換されたユーザが、アプリケーションプログラムの潜在的ユーザに対して非常に高い割合で存在する可能性がある；又は、サンプリングされたユーザの中には、アプリケーションプログラムの潜在的ユーザが、アプリケーションプログラムユーザへ変換されたユーザに対して非常に高い割合で存在する。そのため、サンプルユーザの属性データをオーバーサンプリング又はアンダーサンプリングして、スコアリングモデル生成アルゴリズムが、アプリケーションプログラムユーザへ変換されるユーザの属性特徴を効率的に学習できるようにすることが可能である。
【００３７】
４．特性除去→ロス処理→異常処理：ほとんどのスコアリングモデル生成アルゴリズムは、ロストデータを含んだサンプルデータや、属性特性情報が過剰なサンプルデータをサポートしていない。ロスト属性特性データが過剰なサンプルデータと、属性特性タイプが過剰なサンプルデータとを除去する。ロスト属性特性データが少ないサンプルデータに属性特性データ処理を実行する。つまり、ロスト属性特性データを充填する。数値型のデータには中央値を用いて充填でき、離散型のデータにはモードを用いて充填できる。例えば、ユーザ属性データに特定のユーザの年齢データが欠けている場合には、サンプルユーザの年齢データの中央値をそのユーザの年齢データとして用いることができる。加えて、スコアリングモデルが何らかの異常データに影響されることを防ぐために、通常、例えば、異常データを９９分位数で置き換えるなどして、異常データを処理する必要がある。
【００３８】
５．特性変換：スコアリングモデルアルゴリズム内のモデルアルゴリズムは疎行列（スパース行列）のみをサポートし、正規の２次元テーブルをサポートしないので、スコアリングモデルを生成する特性データを入手するには、属性データの形式を変換する必要がある。例えば、スコアリングモデルを生成するための特性データを入手するために、特性データの形式を、対数変換を介して変換できる。
【００３９】
図１０に示すように、本開示のこの実施では、所定のスコアリングモデルを生成する方法をここで説明する。
【００４０】
１．特性選択：スコアリングモデルを生成するための特性データと、スコアリングモデル生成アルゴリズムとを入手する。スコアリングモデル生成アルゴリズムは、デシジョンツリーアルゴリズム、論理回帰アルゴリズム、ランダムフォレストアルゴリズム、及び、勾配ブースティングディシジョンツリー（ＧＢＤＴ、Gradient Boosting Decision Tree）のような反復デシジョンツリーアルゴリズム等であってよい。
【００４１】
２．モデルトレーニング：スコアリングモデルを生成するための特性データと、スコアリングモデル生成アルゴリズムとに基づいて、複数のスコアリングモデルをトレーニングする。
【００４２】
３．パラメータ最適化：スコアリングモデル生成アルゴリズム内のパラメータと、特性データの種々の組み合わせとに基づいて、各スコアリングモデルのスコアリング効果を得る。スコアリングモデルのスコアリング効果は、モデルスコアリング効果測定標準に基づいて測定できる。モデルスコアリング効果測定標準は曲線の下の領域であってよく、曲線の下の領域がより広範であるほど、スコアリングモデルのスコアリング効果がより優れていることを示す。
【００４３】
４．スコアリングモデルの事前特定：最良のスコアリング効果を持つスコアリングモデルを、複数のスコアリングモデルの中から選択し、最良のスコアリング効果を持つスコアリングモデルを、所定条件を満たすスコアを持つユーザを選択するための所定のスコアリングモデルとして特定する。
【００４４】
５．潜在的ユーザのスコアリング：所定のスコアリングモデルに基づいて潜在的ユーザをスコアリングし、次に、所定条件を満たすスコアを持つユーザを選択する。
【００４５】
１０２：複数のユーザ間の関連強さと複数のユーザの影響とに基づいて、所定情報のプッシュ先であるユーザを、複数のユーザの中から選択する。
【００４６】
複数のユーザ間の関連強さは、複数のユーザの属性情報間における類似性であってよい。ユーザの影響は、或るユーザが他のユーザに影響を与える可能性の強さを意味し、これは、或るユーザが発行した情報が他のユーザによって読み出され、共有され、転送される回数であってよい。
【００４７】
プッシュされる所定情報は、広告予算に基づいてアプリケーションプログラム提供者によりプッシュされる広告情報であってよい。アプリケーションプログラム広告に高額の費用をかけることを避けるために、多くのアプリケーションプログラム提供者は、通常、予算での広告費用を提供する。つまり、情報のプッシュ先であるユーザのデータを広告予算に基づいて特定し、情報のプッシュ先であるユーザのデータにあるユーザのみに情報をプッシュする。
【００４８】
例えば、アプリケーションプログラムに対応した広告費用が５００万であり、各ユーザの広告費用が１ＲＭＢであり、所定情報のプッシュ先であるユーザが５００万人いる。最高スコアを持つ７５０万人のユーザを所定のスコアリングモデルを用いて選択し、所定のスコアリングモデルを用いて選択した７５０万人のユーザの中から、ユーザ間の関連強さとユーザの影響とに基づいて、所定情報のプッシュ先である５００万人のユーザを選択する。
【００４９】
本開示のこの実施では、所定条件を満たすスコアを持つ複数のユーザを所定のスコアリングモデルを用いて選択し、次に、複数のユーザ間の関連強さと複数のユーザの影響とに基づいて、所定情報のプッシュ先であるユーザを複数のユーザの中から選択する。よって、所定情報のプッシュ先であるユーザを、情報プッシュを実行するアプリケーションプログラムユーザへ変換でき、更に、ユーザの影響能力と配信能力とを用いることにより、共有、転送、又は口コミにより、より多くのユーザを獲得できるため、アプリケーションプログラムの広告に投じた予算の便益は増し、情報プッシュの効率が向上する。
【００５０】
１０３：所定情報のプッシュ先であるユーザに情報をプッシュする。
【００５１】
本開示のこの実施で提供される情報をプッシュする方法では、まず、所定条件を満たす複数のユーザを獲得し；次に、複数のユーザ間の関連強さ及び複数のユーザの影響に基づいて、所定情報のプッシュ先であるユーザを複数のユーザの中から選択し；最後に、所定情報のプッシュ先であるユーザに情報をプッシュする。現在のところ、所定情報のプッシュ先であるユーザが直接選択され、その後、情報がユーザにプッシュされている。これと比較して、本開示のこの実施では、所定のスコアリングモデルを用いて、所定のスコア条件を満たすスコアを持つ複数のユーザを選択し、次に、複数のユーザ間の関連強さ及び複数のユーザの影響に基づいて、所定情報のプッシュ先であるユーザを複数のユーザの中から選択する。よって、選択されたユーザを、情報プッシュを実行するアプリケーションプログラムユーザへ変換でき、より多くのアプリケーションプログラムユーザを追加で獲得できるため、アプリケーションプログラムの広告に投じた予算の便益は増し、情報プッシュの効率が向上する。
【００５２】
本開示の実施は、情報をプッシュする別の方法を提供する。図２に示すように、この方法は以下のステップを含む。
【００５３】
２０１：所定条件を満たす複数のユーザを獲得する。
【００５４】
所定条件を満たすユーザについて、及び、所定条件を満たす複数のユーザを獲得する工程についてはステップ１０１で詳細に述べているため、その詳細を、本開示のこの実施で説明することは省略する。
【００５５】
２０２：複数のユーザ間の関連強さに基づいて、複数のユーザを種々の関連コミュニティに分類する。
【００５６】
各関連コミュニティが持っているユーザ間の関連強さは所定の閾値よりも高い。関連コミュニティは、関係ネットワークコミュニティであってよく、又、フォーラム、掲示板、グループディスカッション、オンラインチャット、ネットワーキング、パーソナルスペース、無線付加価値サービスのようなオンライン通信スペースであってよい。同じ関連コミュニティ内のユーザは同じ関連コミュニティラベルを有する。所定の閾値をユーザ要件に基づいて設定できる、又は、既定のシステムモードに基づいて設定できるが、これは、本開示のこの実施では限定されない。例えば、所定の閾値は０．４であっても０．５であってもよい。
【００５７】
本開示のこの実施では、ステップ２０２の前に、この方法は、複数のユーザの初期関連コミュニティラベルを入手するステップを更に含む。ステップ２０２は、複数のユーザにおける各ユーザの初期関連コミュニティラベルを、ユーザとの関連強さが所定閾値よりも高いユーザの関連コミュニティラベルに更新し、複数のユーザの中で同じ関連コミュニティラベルを持つユーザを同じ関連コミュニティに分類するステップを含んでよい。
【００５８】
例えば、所定の閾値が０．４である場合、所定のスコアリングモデルを用いて選択する複数のユーザは、ユーザ１、ユーザ２、ユーザ３、ユーザ４である。ユーザ１とユーザ２との間の関連強さは０．１であり、ユーザ１とユーザ３との間の関連強さは０．４であり、ユーザ１とユーザ４との間の関連強さは０．２であり、ユーザ１とユーザ３との間の関連強さが０．４より大きい又は等しい。したがって、ユーザ１の関連コミュニティラベルはユーザ３の関連コミュニティラベルに更新される。これと同じ方式で、ユーザ２、ユーザ３、ユーザ４の関連コミュニティラベルを更新できる。
【００５９】
関連コミュニティ分類工程は反復工程である。第１の反復を実行する場合には、複数のユーザの初期関連コミュニティラベルを入手し、又、複数のユーザにおける各ユーザの関連コミュニティラベルはユーザの身分証明（ＩＤ、Identity）であってよい。第１の反復後の反復中、各ユーザの関連コミュニティラベルは、ユーザ間の関連強さに基づいて更新された関連コミュニティラベルである。
【００６０】
本開示のこの実施では、同じ関連コミュニティラベルを持つユーザを同じ関連コミュニティに分類するステップの前に、この方法は、関連コミュニティラベルの更新数を入手し；関連コミュニティラベルの更新数が所定の閾値よりも高いかどうかを特定するステップを更に含む。
【００６１】
所定のカウント閾値をユーザ要件に基づいて設定できる、又は、既定のシステムモードに基づいて設定できるが、これは、本開示のこの実施では限定されない。例えば、所定のカウント閾値は１００、１５０、又は２００であってよい。
【００６２】
ユーザの関連コミュニティラベル更新カウントが所定のカウント閾値よりも高い場合、複数のユーザのうち同じ関連コミュニティラベルを持つユーザを同じ関連コミュニティに分類するステップは、複数のユーザのうち同じ関連コミュニティラベルを持つユーザを同じ関連コミュニティに分類するステップを含む。
【００６３】
例えば、所定のカウント閾値が１００である場合、ユーザの関連コミュニティラベル更新カウントが５０であれば、関連コミュニティの分類は未完了であり、ユーザの関連コミュニティラベルをユーザ間の関連強さに基づいて連続的に更新する必要があることを示す。ユーザの関連コミュニティラベル更新カウントが１００であれば、関連コミュニティの分類が完了していることを示す。
【００６４】
本開示のこの実施では、ユーザの関連コミュニティラベル更新カウントが所定のカウント閾値よりも高いかどうかを特定した後に、この方法は、ユーザの関連コミュニティラベル更新カウントが所定のカウント閾値より低い又は等しい場合に、ユーザの関連コミュニティラベルを、このユーザとの関連強さが所定の閾値よりも高い或るユーザの関連コミュニティラベルへ更新するステップを更に含む。
【００６５】
２０３：所定の影響条件を満たす影響を持つユーザを、種々の関連コミュニティから個別に選択する。
【００６６】
本開示のこの実施では、影響が影響指数情報である場合、ステップ２０３は：影響指数情報に基づき、種々の関連コミュニティから、所定の影響指数情報より高い又は等しい影響指数情報を持つユーザを個別に選択するステップであってよい。
【００６７】
影響指数は、ユーザにより発行された情報を、他のユーザが読み出し、共有し、転送する回数であってよい。所定の影響指数閾値はユーザ要件に基づいて設定できる、又は、既定のシステムモードに基づいて設定できる。所定の影響指数閾値は、プッシュする所定情報の予算に基づいて設定できるが、これは、本開示のこの実施では限定されない。
【００６８】
例えば、所定の広告の広告予算が３００万であり、所定の広告のプッシュ先であるユーザの数は３００万人である。３００万人のユーザを関連コミュニティの中から選択する必要があり、関連コミュニティ内のユーザは影響指数の降順にソートされており、この所定の影響指数閾値は３００万人のユーザ数の影響指数に基づいて設定されている。
【００６９】
別の例では、影響指数が、ユーザが発行した情報を別のユーザが読み出す回数であってよい場合、所定の影響指数閾値は所定の発行された情報を別のユーザが読み出す回数の閾値、例えば５０，０００回であってよい。影響指数が、ユーザが発行した情報を別のユーザが共有する回数であってよい場合、所定の影響指数は所定の発行された情報を別のユーザが共有する回数の閾値、例えば１００，０００回であってよい。影響指数が、ユーザが発行した情報を別のユーザが転送する回数であってよい場合、所定の影響指数閾値は所定の発行された情報を別のユーザが転送する回数の閾値、例えば８０，０００回であってよい。
【００７０】
２０４：所定の影響条件を満たす影響を持つユーザを、所定情報のプッシュ先のユーザとして特定する。
【００７１】
本開示のこの実施では、影響が影響指数情報である場合に、ステップ２０４は：所定の影響指数閾値より高い又は等しい影響指数情報を持つユーザを、所定情報のプッシュ先のユーザとして特定するステップであってよい。
【００７２】
本開示のこの実施では、所定情報のプッシュ先のユーザを選択する全工程を図１１に示す。まず、所定の条件を満たすスコアを持つ複数のユーザを、所定のスコアリングモデルを用いて選択し；次に、複数のユーザを、複数のユーザ間の関連強さに基づいて種々の関連コミュニティに分類し；最後に、種々の関連コミュニティから所定の影響条件を満たす影響を持つユーザを種々の関連コミュニティから選択し、所定の影響条件を満たす影響を持つこのユーザを所定情報のプッシュ先のユーザとして特定する。
【００７３】
２０５：所定情報のプッシュ先のユーザに情報をプッシュする。
【００７４】
本開示のこの実施では、以下で、具体的なアプリケーションシナリオを示すことができるが、これに限定されない。アプリケーションプログラム広告のプッシュ先であるユーザは５００万人おり、更に、過去の情報プッシュに基づいて獲得した潜在的ユーザの中から、高いスコアを有する７５０万人のユーザを所定のスコアリングモデルを用いて選択する。ここで、７５０万人は５００万人の１．５倍である。７５０万人のユーザにおける各ユーザの影響と、各ユーザと他のユーザとの間の関連強さとを入手する。各ユーザと他のユーザとの間の関連強さに基づいて、関連コミュニティ１、関連コミュニティ２、関連コミュニティ３、関連コミュニティ４を含む４つの関連コミュニティを入手する。最も強い影響を持ち、各関連コミュニティ内のユーザ数の２／３の数を占めるユーザを選択して、５００万人のユーザを獲得する。関連コミュニティから選択した５００万人のユーザを、アプリケーションプログラム広告のプッシュ先のユーザとして特定し、ユーザに情報をプッシュする。
【００７５】
本開示のこの実施において提供される情報をプッシュする別の方法では、まず、所定条件を満たす複数のユーザを獲得し；次に、複数のユーザ間の関連強さと複数のユーザの影響とに基づいて、複数のユーザの中から所定情報のプッシュ先であるユーザを選択し；最後に、所定情報のプッシュ先であるユーザに情報をプッシュする。現在のところ、所定情報のプッシュ先のユーザが直接選択され、情報がユーザにプッシュされている。これと比較して、本開示のこの実施では、所定の条件を満たすスコアを持つ複数のユーザを所定のスコアリングモデルを用いて選択し、次に、複数のユーザ間の関連強さと複数のユーザの影響とに基づき、所定情報のプッシュ先であるユーザを複数のユーザから選択する。よって、選択されたユーザを、情報プッシュを実行するアプリケーションプログラムユーザへ変換でき、より多くのアプリケーションプログラムユーザを追加で獲得できるので、アプリケーションプログラムの広告に投じた予算の便益は増し、情報プッシュの効率が向上する。
【００７６】
本開示の実施は、ターゲットユーザを特定する方法を提供する。図３に示すように、この方法は以下のステップを含む。
【００７７】
３０１：所定条件を満たす複数のユーザを獲得する。
【００７８】
所定条件を満たすユーザと、所定条件を満たす複数のユーザを獲得する工程についてはステップ１０１で詳細に説明しているため、本開示のこの実施では詳細を省略する。
【００７９】
３０２：複数のユーザの中から、これらの複数のユーザにそれぞれ対応する影響に基づいて、所定の影響条件を満たす影響を持つユーザを選択する。
【００８０】
所定の影響条件を、ユーザ要件に基づいて設定できる、又は、既定のシステムモードに基づいて設定することができるが、本開示のこの実施ではこれは限定されない。例えば、所定の影響条件は、影響レベルが高い、又は影響指数が５０，０００回より高い又は等しくてもよい。
【００８１】
３０３：所定の影響条件を満たす影響を持つユーザをターゲットユーザとして特定する。
【００８２】
ターゲットユーザは、所定情報のプッシュ先であるユーザであってよい。
【００８３】
例えば、所定の影響条件は、影響レベルが高い、という条件であってよい。最初に、最高スコアを持つ８００万人のユーザを獲得する。この最高スコアを持つ８００万人のユーザの中には影響レベルが高いユーザが５００万人存在している。次に、影響レベルが高い５００万人のユーザを、所定情報のプッシュ先として特定する。
【００８４】
本開示のこの実施で提供されるターゲットユーザを特定する方法では、まず、所定条件を満たす複数のユーザを獲得し；次に、複数のユーザ間の関連強さと複数のユーザの影響とに基づいて、複数のユーザの中から所定情報のプッシュ先であるユーザを選択し；最後に、所定情報のプッシュ先であるユーザに情報をプッシュする。現在のところ、所定情報のプッシュ先であるユーザは直接選択され、情報がユーザにプッシュされている。これと比較して、本開示のこの実施では、所定の条件を満たすスコアを持つ複数のユーザを所定のスコアリングモデルを用いて選択し、次に、複数のユーザ間の関係強さと複数のユーザの影響とに基づいて、所定情報のプッシュ先であるユーザを複数のユーザから選択する。よって、選択したユーザを、情報プッシュを実行するアプリケーションプログラムユーザへ変換でき、より多くのアプリケーションプログラムユーザを追加で獲得できるため、アプリケーションプログラムの広告に投じた予算の便益は増し、情報プッシュの効率が向上する。
【００８５】
本開示の実施は、ターゲットユーザを特定する別の方法を提供する。図４に示すように、この方法は以下のステップを含む。
【００８６】
４０１：所定のスコアリングモデルを用いて、所定条件を満たすスコアを持つ複数のユーザを選択する。
【００８７】
所定のスコアリングモデルと、所定条件を満たすスコアを持つ複数のユーザを所定のスコアリングモデルを用いて選択する工程とについては、ステップ１０１で詳細に説明しているため、本開示の実施では詳細を省略する。
【００８８】
４０２：所定の影響レベルテーブルと、複数のユーザにそれぞれ対応する影響とに基づいて、複数のユーザの影響レベルを特定する。
【００８９】
所定の影響レベルテーブルは、種々の影響レベルにそれぞれ対応する影響閾値インターバルを含む。影響レベルは「高」、「中」、「低」の３レベル：又は、「高」、「中」、「中未満」、「低」の４つのレベルに分類できる。
【００９０】
例えば、影響レベルは「高」、「中」、「低」の３レベルに分類される。影響レベルが「高」である場合、対応する影響閾値インターバルは（５００００，１０００００）である。影響レベルが「中」である場合、対応する影響閾値インターバルは（５０００，５００００）である。影響レベルが「低」である場合、対応する影響閾値インターバルは（０，５０００）である。ユーザの影響が４０００である場合、ユーザの影響レベルは「低」であり、ユーザの影響が８００００である場合、ユーザの影響レベルは「高」である。
【００９１】
本開示のこの実施では、ステップ４０２の前に、この方法は：種々の影響レベルと種々の影響閾値インターバルとの間にマッピング関係を確立し、このマッピング関係を所定の影響レベルテーブルに格納するステップを更に含む。
【００９２】
４０３：複数のユーザを、複数のユーザ間の関連強さに基づいて種々の関連コミュニティに分類する。
【００９３】
各関連コミュニティに格納されたユーザ間の関連強さは所定の閾値よりも高い。所定の閾値を、ユーザ要件に基づいて設定できる、又は、既定のシステムモードに基づいて設定できるが、これは、本開示のこの実施では限定されない。例えば、所定の閾値は０．５又は０．６であってよい。
【００９４】
本開示のこの実施では、ステップ４０３の前に、この方法は：複数のユーザの初期関連コミュニティラベルを入手するステップを更に含む。ステップ４０３は：複数のユーザのうち各ユーザの初期関連コミュニティラベルを、このユーザとの関連強さが所定の閾値よりも高いユーザの関連コミュニティラベルに更新し、複数のユーザのうち同じ関連コミュニティラベルを持つユーザを同じ関連コミュニティに分類するステップであってよい。
【００９５】
複数ユーザのうち同じ関連コミュニティラベルを持つユーザを同じ関連コミュニティに分類するステップの前に、この方法は：ユーザの関連コミュニティラベル更新カウントを入手し；ユーザの関連コミュニティラベル更新カウントが所定のカウント閾値よりも高いかどうかを特定するステップを更に含む。複数のユーザのうち同じ関連コミュニティラベルを持つユーザを同じ関連コミュニティに分類するステップは、ユーザの関連コミュニティラベル更新カウントが所定のカウント閾値よりも高い場合に、複数のユーザのうち同じ関連コミュティラベルを持つユーザを同じ関連コミュニティに分類するステップを含む。
【００９６】
本開示のこの実施では、ユーザの関連コミュニティラベル更新カウントが所定のカウント閾値よりも高いかどうかを特定するステップの後に、この方法は、ユーザの関連コミュニティラベル更新カウントが所定のカウント閾値より低い又は等しい場合に、ユーザの関連コミュニティラベルをこのユーザとの関連強さが所定閾値よりも高い或るユーザの関連コミュニティラベルへ更新するステップを更に含む。
【００９７】
４０４：種々の関連コミュニティ内で所定レベルより高い又は等しい影響レベルを持つユーザを、所定の影響条件を満たす影響を持つユーザとして特定する。
【００９８】
所定レベルを、ユーザ要件に基づいて設定できる、又は、既定のシステムモードに基づいて設定できるが、これは、本開示のこの実施では限定されない。例えば、所定レベルが「高」である場合に、影響レベルが高いユーザを、所定の影響条件を満たす影響を持つユーザとして特定する。
【００９９】
例えば、所定レベルが「高」である場合、所定のスコアリングモデルを用いて７５０万人のユーザを獲得する。ユーザ間の関連強さに基づき、７５０万人のユーザを、５つの関連コミュニティ、すなわち関連コミュニティ１、関連コミュニティ２、関連コミュニティ３、関連コミュニティ４、関連コミュニティ５に分類する。関連コミュニティ１、関連コミュニティ２、関連コミュニティ３、関連コミュニティ４、関連コミュニティ５から影響レベル「高」を持つユーザを選択して、所定の影響条件を満たす影響を持つユーザとして特定する。
【０１００】
４０５：所定の影響条件を満たす影響を持つユーザをターゲットユーザ（対象ユーザ）として特定する。
【０１０１】
ターゲットユーザは、所定情報のプッシュ先のユーザであってよい。
【０１０２】
本開示のこの実施で提供されるターゲットユーザを特定する別の方法では、まず、所定条件を満たす複数のユーザを獲得し；次に、複数のユーザ間の関連強さと複数のユーザの影響とに基づいて、所定情報のプッシュ先であるユーザを複数のユーザの中から選択し；最後に、所定情報のプッシュ先であるユーザに情報をプッシュする。現在のところ、所定情報のプッシュ先であるユーザが直接選択され、情報がユーザにプッシュされている。これと比較して、本開示のこの実施では、所定の条件を満たすスコアを持つ複数のユーザを所定のスコアリングモデルを用いて選択し、次に、複数のユーザ間の関連強さと複数のユーザの影響とに基づいて、複数のユーザの中から所定情報のプッシュ先であるユーザを選択する。よって、選択されたユーザを、情報プッシュを実行するアプリケーションプログラムユーザへ変換でき、より多くのアプリケーションプログラムユーザを追加で獲得できるため、アプリケーションプログラムの広告に投じた予算の便益は増し、情報プッシュの効率が向上する。
【０１０３】
更に、図１に示す方法の具体的な実施として、本開示の実施は情報をプッシュするデバイスを提供する。図５に示すように、このデバイスは、取得ユニット５１と、選択ユニット５２と、プッシュユニット５３とを含むことができる。
【０１０４】
取得ユニット５１は、所定条件を満たす複数のユーザを獲得するように構成される。
【０１０５】
選択ユニット５２は、取得ユニット５１が獲得した複数のユーザ間の関連強さと複数のユーザの影響とに基づき、所定情報のプッシュ先であるユーザを複数のユーザの中から選択するよう構成される。
【０１０６】
プッシュユニット５３は、所定情報のプッシュ先であり、選択ユニット５２により選択されたユーザに情報をプッシュするよう構成される。
【０１０７】
注記すると、このデバイスの実施は先に述べた方法の実施に対応している。読解しやすくするために、このデバイスの実施では、先に述べた方法の実施の詳細な内容を繰り返さないが、この実施のデバイスは先に述べた方法の実施の全ての内容を、対応して実施できることが明らかになるはずである。
【０１０８】
本開示のこの実施で提供される情報をプッシュするデバイスでは、まず、所定条件を満たす複数のユーザを獲得し、次に、複数のユーザ間の関連強さと複数のユーザの影響とに基づいて、所定情報のプッシュ先であるユーザを複数のユーザの中から選択し；最後に、所定情報のプッシュ先であるユーザに情報をプッシュする。現在のところ、所定情報のプッシュ先のユーザが直接選択され、情報がユーザにプッシュされている。これと比較して、本開示のこの実施では、所定の条件を満たすスコアを持つ複数のユーザを所定のスコアリングモデルを用いて選択し、次に、複数のユーザ間の関連強さと複数のユーザの影響とに基づいて、所定情報のプッシュ先であるユーザを複数のユーザの中から選択する。よって、選択されたユーザを、情報プッシュを実行するアプリケーションプログラムユーザへ変換することができ、より多くのアプリケーションプログラムユーザを追加で獲得できるため、アプリケーションプログラムの広告に投じた予算の便益は増し、情報プッシュの効率が向上する。
【０１０９】
更に、図２に示すこの方法の具体的な実施と同様に、本開示の実施は、情報をプッシュするための別のデバイスを提供する。図６に示すように、このデバイスは、取得ユニット６１と、選択ユニット６２と、プッシュユニット６３とを含むことができる。
【０１１０】
取得ユニット６１は、所定条件を満たす複数のユーザを獲得するよう構成される。
【０１１１】
選択ユニット６２は、取得ユニット６１が獲得した複数のユーザ間の関連強さと、複数のユーザの影響とに基づいて、所定情報のプッシュ先であるユーザを複数のユーザの中から選択するよう構成される。
【０１１２】
プッシュユニット６３は、所定情報のプッシュ先であり、選択ユニット６２により選択されたユーザに情報をプッシュするよう構成される。
【０１１３】
更に、選択ユニット６２は、分類サブユニット６２１と、選択サブユニット６２２と、特定サブユニット６２３とを含む。
【０１１４】
分類サブユニット６２１は、取得ユニット６１が獲得した複数のユーザ間の関連強さに基づいて、複数のユーザを種々の関連コミュニティに分類するよう構成され、ここで、各関連コミュニティに格納されているユーザ間の関連強さは所定の閾値よりも高い。
【０１１５】
選択サブユニット６２２は、分類サブユニット６２１による分類で入手した種々の関連コミュニティから、所定の影響条件を満たす影響を持つユーザを個別に選択するよう構成される。
【０１１６】
特定サブユニット６２３は、所定の影響条件を満たす影響を持ち選択サブユニット６２２により選択されたユーザを、所定情報のプッシュ先であるユーザとして特定するよう構成される。
【０１１７】
更に、選択ユニット６２は取得サブユニット６２４を更に含む。
【０１１８】
取得サブユニット６２４は、複数のユーザの初期関連コミュニティラベルを入手するよう構成される。
【０１１９】
分類サブユニット６２１は、更新モジュール６２１１と分類モジュール６２１２とを含む。
【０１２０】
更新モジュール６２１１は、取得サブユニット６２４が獲得した複数のユーザにおける各ユーザの初期関連コミュニティラベルを、このユーザとの関連強さが所定閾値よりも高い或るユーザの関連コミュニティラベルへ更新するよう構成される。
【０１２１】
分類モジュール６２１２は、複数のユーザのうち同じ関連コミュニティラベルを持つユーザを、同じ関連コミュニティに分類するよう構成される。
【０１２２】
分類サブユニット６２１は、取得モジュール６２１３と特定モジュール６２１４とを更に含む。
【０１２３】
取得モジュール６２１３は、ユーザの関連コミュニティラベル更新回数を入手するよう構成される。
【０１２４】
特定モジュール６２１４は、取得モジュール６２１３が入手したユーザの関連コミュニティラベル更新カウントが所定のカウント閾値よりも高いかどうかを特定するよう構成される。
【０１２５】
分類モジュール６２１３は、ユーザの関連コミュニティラベル更新カウントが所定のカウント閾値よりも高い、と特定モジュール６２１４が特定した場合に、複数のユーザのうち同じ関連コミュニティラベルを持つユーザを同じ関連コミュニティに分類するよう構成される。
【０１２６】
更新モジュール６２１１は、ユーザの関連コミュニティラベル更新カウントが所定のカウント閾値より低い又は等しい、と特定モジュール６２１４が特定した場合に、ユーザの関連コミュニティラベルを、このユーザとの関連強さが所定閾値よりも高い或るユーザの関連コミュニティラベルに更新するよう更に構成される。
【０１２７】
選択サブユニット６２２は、影響が影響指数情報である場合に、種々の関連コミュニティから、所定の影響指数情報より高い又は等しい影響指数情報を持つユーザを個別に選択するよう構成される。
【０１２８】
注記すると、このデバイスの実施は先に述べた方法の実施に対応している。読解しやすくするために、このデバイスの実施では先に述べた方法の実施の詳細な説明を繰り返さないが、この実施のデバイスは先に述べた方法の実施の全ての内容を対応して実施できることは明らかなはずである。
【０１２９】
本開示のこの実施で提供される情報をプッシュするための別のデバイスでは、まず、所定条件を満たす複数のユーザを獲得し；次に、複数のユーザ間の関連強さと複数のユーザの影響とに基づいて、複数のユーザの中から所定情報のプッシュ先であるユーザを選択し；最後に、所定情報のプッシュ先であるユーザに情報をプッシュする。現在のところ、所定情報のプッシュ先であるユーザが直接選択され、情報がユーザにプッシュされている。これと比較して、本開示のこの実施では、所定のスコアリングモデルを用いて、所定の条件を満たすスコアを持つ複数のユーザを選択し、次に、複数のユーザ間の関連強さ及び複数のユーザの影響に基づいて、所定情報のプッシュ先であるユーザを複数のユーザの中から選択する。よって、選択されたユーザを、情報プッシュを実行するアプリケーションプログラムユーザへ変換でき、より多くのアプリケーションプログラムユーザを追加で獲得できるため、アプリケーションプログラムの広告に投じた予算の便益は増し、情報プッシュの効率が向上する。
【０１３０】
更に、図３に示すこの方法の具体的な実施と同様に、本開示の実施はターゲットユーザを特定するデバイスを提供する。図７に示すように、このデバイスは、取得ユニット７１と、選択ユニット７２と、特定ユニット７３とを含むことができる。
【０１３１】
取得ユニット７１は、所定条件を満たす複数のユーザを獲得するよう構成される。
【０１３２】
選択ユニット７２は、取得ユニット７１が獲得した複数のユーザにそれぞれ対応した影響に基づいて、所定の影響条件を満たす影響を持つユーザを複数のユーザから選択するよう構成される。
【０１３３】
特定ユニット７３は、所定の影響条件を満たす影響を持ち選択ユニット７２によって選択されたユーザを、ターゲットユーザとして特定するよう構成される。
【０１３４】
注記すると、このデバイスの実施は先に述べた方法の実施に対応している。読解しやすくするために、このデバイスの実施では、先に述べた方法の実施の詳細な内容を繰り返さないが、この実施のデバイスは先に述べた方法の実施の全ての内容を対応して実施できることは明らかになるはずである。
【０１３５】
本開示のこの実施で提供されるターゲットユーザを特定するデバイスでは、まず、所定条件を満たす複数のユーザを獲得し；次に、複数のユーザ間の関連強さと複数のユーザの影響とに基づいて、所定情報のプッシュ先であるユーザを複数のユーザの中から選択し；最後に、所定情報のプッシュ先であるユーザに情報をプッシュする。現在のところ、所定情報のプッシュ先であるユーザが直接選択され、情報がユーザにプッシュされている。これと比較して、本開示のこの実施では、所定のスコアリングモデルを用いて、所定の条件を満たすスコアを持つ複数のユーザを選択し、次に、複数のユーザ間の関連強さ及び複数のユーザの影響に基づいて、所定情報のプッシュ先であるユーザを複数のユーザの中から選択する。よって、選択されたユーザを、情報プッシュを実行するアプリケーションプログラムユーザへ変換でき、より多くのアプリケーションプログラムユーザを追加で獲得できるため、アプリケーションプログラムの広告に投ずる予算の便益は増し、情報プッシュの効率が向上する。
【０１３６】
更に、図４に示すこの方法の具体的な実施と同様に、本開示の実施はターゲットユーザを特定するための別のデバイスを提供する。図８に示すように、このデバイスは、取得ユニット８１と、選択ユニット８２共に、特定ユニット８３とを含むことができる。
【０１３７】
取得ユニット８１は、所定条件を満たす複数のユーザを獲得するよう構成される。
【０１３８】
選択ユニット８２は、取得ユニット８１が獲得した複数のユーザにそれぞれ対応する影響に基づいて、所定の影響条件を満たす影響を持つユーザを複数のユーザの中から選択するよう構成される。
【０１３９】
特定ユニット８３は、所定の影響条件を満たす影響を持ち選択ユニット８２によって選択されたユーザを、ターゲットユーザとして特定するよう構成される。
【０１４０】
取得ユニット８１は、所定条件を満たすスコアを持つ複数のユーザを、所定のスコアリングモデルを用いて選択するよう構成される。
【０１４１】
選択ユニット８２は特定サブユニット８２１を含む。
【０１４２】
特定サブユニット８２１は、所定の影響レベルテーブルと、複数のユーザにそれぞれ対応した影響とに基づいて、複数のユーザの影響レベルを特定するよう構成され、所定の影響レベルテーブルは、種々の影響レベルに対応する影響閾値インターバルを格納する。
【０１４３】
特定サブユニット８２１は、複数のユーザのうち所定レベルより高い又は等しい影響レベルを持つユーザを、所定の影響条件を満たす影響を持つユーザとして特定するよう更に構成される。
【０１４４】
更に、選択ユニットは分類サブユニット８２２を更に含む。
【０１４５】
分類サブユニット８２２は、複数のユーザを、複数のユーザ間の関連強さに基づいて、種々の関連コミュニティに分類するよう構成され、ここで、関連コミュニティに格納されているユーザ間の関連強さは所定閾値よりも高い。
【０１４６】
特定サブユニット８２１は、種々の関連コミュニティ内で所定レベルより高い又は等しい影響レベルを持つユーザを、ターゲットユーザとして特定するよう構成される。
【０１４７】
さらに、このデバイスは、確立ユニット８４と、格納ユニット８５とを更に含む。
【０１４８】
確立ユニット８４は、種々の影響レベルと種々の影響閾値インターバルとの間にマッピング関係を確立するよう構成される。
【０１４９】
格納ユニット８５は、マッピング関係を所定の影響レベルテーブルに格納するように構成されている。
【０１５０】
更に、選択ユニットは取得サブユニット８２３を加えて含む。
【０１５１】
取得サブユニット８２３は、複数のユーザの初期関連コミュニティラベルを入手するよう構成される。
【０１５２】
分類サブユニット８２２は：複数のユーザにおける各ユーザの初期関連コミュニティラベルを、そのユーザとの関連強さが所定閾値よりも高い或るユーザの関連コミュニティラベルへ更新するよう構成される更新モジュール８２２１と；複数のユーザのうち同じ関連コミュニティラベルを持つユーザを同じ関連コミュニティに分類するよう構成される分類モジュール８２２２と；を含む。
【０１５３】
分類サブユニット８２２は、取得モジュール８２２３と、特定モジュール８２２４とを更に含む。
【０１５４】
取得モジュール８２２３は、ユーザの関連コミュニティラベル更新カウントを入手するよう構成される。
【０１５５】
特定モジュール８２２４は、取得モジュールにより入手されたユーザの関連コミュニティラベル更新カウントが所定のカウント閾値よりも高いかどうかを特定するよう構成される。
【０１５６】
分類モジュール８２２２は、ユーザの関連コミュニティラベル更新カウントが所定のカウント閾値よりも高い、と特定モジュール８２２４が特定した場合に、複数のユーザのうち同じ関連コミュニティラベルを持つユーザを、同じ関連コミュニティに分類するように構成される。
【０１５７】
更新モジュール８２２１は、複数のユーザにおけるユーザの関連コミュニティラベル更新カウントが所定のカウント閾値より低い又は等しい、と特定モジュール８２２４が特定した場合に、ユーザの関連コミュニティラベルを、このユーザとの関連強さが所定の閾値よりも高い或るユーザの関連コミュニティラベルへ更新するように更に構成されている。
【０１５８】
注記すると、このデバイスの実施は、先に述べた方法の実施に対応している。読解しやすくするために、このデバイスの実施では先の述べた方法の実施の詳細な説明を繰り返さないが、この実施のデバイスは先に述べた方法の実施の全ての内容を対応して実施できることは明らかになるはずである。
【０１５９】
本開示のこの実施で提供されるターゲットユーザを特定するための別のデバイスでは、まず、所定条件を満たす複数のユーザを獲得し；次に、複数のユーザ間の関連強さと複数のユーザの影響とに基づいて、所定情報のプッシュ先であるユーザを複数のユーザの中から選択し；最後に、所定情報のプッシュ先であるユーザに情報をプッシュする。現在のところ、所定情報のプッシュ先であるユーザが直接選択され、情報がユーザにプッシュされている。これと比較して、本開示のこの実施では、所定のスコアリングモデルを用いて、所定の条件を満たすスコアを持つ複数のユーザを選択し、次に、複数のユーザ間の関連強さ及び複数のユーザの影響に基づいて、所定情報のプッシュ先であるユーザを複数のユーザの中から選択する。よって、選択されたユーザを、情報プッシュを実行するアプリケーションプログラムユーザへ変換でき、より多くのアプリケーションプログラムユーザを追加で獲得できるため、アプリケーションプログラムの広告に投じる予算の便益は増し、情報プッシュの効率が向上する。
【０１６０】
情報をプッシュするデバイスは、プロセッサとメモリとを含む。先に述べた取得ユニット、選択ユニット、及びプッシュユニットは全て、プログラムユニットとしてメモリに格納され、プロセッサは、メモリに格納されている先に述べたプログラムユニットを実行することで、対応する機能を実施する。
【０１６１】
プロセッサはカーネルを含み、カーネルは対応するプログラムユニットをメモリから呼び出す。１つ以上のカーネルを構成でき、グラフ内で選択された画像を表示する時に生ずるフレームフリーズの問題は、カーネルパラメータを調整することで解決される。
【０１６２】
メモリは、非永続的ストレージ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、及び／又は、コンピュータ可読媒体内の不揮発性メモリ、例えば読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）若しくはフラッシュメモリ（フラッシュＲＡＭ）を含むことができる。メモリは少なくとも１つの格納チップを含む。
【０１６３】
本願は、コンピュータプログラム製品を更に提供する。コンピュータプログラム製品がデータ処理デバイス上で実行されると、コンピュータプログラム製品はプログラムコードの初期化を実行でき、この初期化は：所定条件を満たす複数のユーザを獲得するステップと；複数のユーザ間の関連強さと複数のユーザの影響とに基づいて、所定情報のプッシュ先であるユーザを複数のユーザの中から選択するステップと；所定情報のプッシュ先であるユーザに情報をプッシュするステップと；を含む。
【０１６４】
当業者は、本願の実施が方法、システム、又はコンピュータプログラム製品として提供され得ることを理解されたい。したがって、本願は、ハードウェアのみの実施、ソフトウェアのみの実施、又はソフトウェアとハードウェアとの組み合わせを用いた実施を用いることができる。更に、本願は、コンピュータで使用可能なプログラムコードを含む１つ又は複数のコンピュータ使用可能記憶媒体（ディスクメモリ、ＣＤ−ＲＯＭ、光メモリなどを含むがこれらに限定されない）上に実装されたコンピュータプログラム製品の形態をとることができる。
【０１６５】
本願は、本願の実施に基づくグラフィック表示方法、デバイス、及びコンピュータプログラム製品のフローチャート及び／又はブロック図を参照して説明される。フローチャート及び／又はブロック図中の各プロセス及び／又は各ブロック、ならびにフローチャート及び／又はブロック図中のプロセス及び／又はブロックの組み合わせを実施するために、コンピュータプログラム命令を使用できることを理解されたい。これらのコンピュータプログラム命令は、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、内蔵プロセッサ、又は他のプログラム可能なデータ処理デバイスのプロセッサに提供されてマシンを生成し、コンピュータ又は他のプログラム可能なデータ処理デバイスのプロセッサによって実行される命令は、フローチャート内の１つ以上のフロー及び／又はブロック図内の１つ以上のブロックにおける特定の機能を実施するための装置を生成する。
【０１６６】
これらのコンピュータプログラム命令は、特定の方法で動作するようにコンピュータ又は他のプログラム可能なデータ処理デバイスに命令することができるコンピュータ可読メモリに格納することができ、したがってコンピュータ可読メモリに格納された命令は命令装置を含むアーチファクトを生成する。命令装置は、フローチャート内の１つ又は複数のフロー及び／又はブロック図内の１つ又は複数のブロックの特定の機能を実施する。
【０１６７】
これらのコンピュータプログラム命令は、コンピュータ又は他のプログラム可能なデータ処理デバイスにロードすることができ、したがって、コンピュータ又は他のプログラム可能なデバイス上で一連の操作及びステップが実行され、それによってコンピュータ実装処理が生成される。したがって、コンピュータ又は他のプログラム可能なデバイス上で実行される命令は、フローチャート内の１つ又は複数のフロー及び／又はブロック図内の１つ又は複数のブロックにおける特定の機能を実施するためのステップを提供する。
【０１６８】
典型的な構成では、コンピューティングデバイスは、１つ又は複数のプロセッサ（ＣＰＵ）、入力／出力インターフェース、ネットワークインターフェース、及びメモリを含む。
【０１６９】
メモリは、場合により、非永続的記憶装置、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、及び／又は、コンピュータ可読媒体内の不揮発性メモリ、例えば読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）又はフラッシュメモリ（フラッシュＲＡＭ）を含む。メモリは、コンピュータ可読媒体の一例である。
【０１７０】
コンピュータ可読媒体は、任意の方法又は技術を使用することによって情報記憶を実施することができる持続的、非持続的、移動可能、及び移動不能の媒体を含む。情報は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、又は他のデータとすることができる。コンピュータ記憶媒体の例は、相変化ランダムアクセスメモリ（ＰＲＡＭ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、他のタイプのランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ、又は他のメモリ技術、コンパクトディスク読み出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、又は他の光記憶装置、カセット磁気テープ、テープ及びディスク記憶装置、又は他の磁気記憶装置、又はコンピューティングデバイスがアクセスできる情報を格納するように構成できる他の任意の非伝送媒体を含むが、これらに限定されない。本明細書の定義に基づくと、コンピュータ可読媒体は、一時的媒体（transitory media）、例えば変調データ信号及び搬送波、を含まない。
【０１７１】
上記の説明は、単なる本願の実施であり、本願を限定することを意図するものではない。当業者にとって、本願は様々な修正及び変更を加えることができる。本願の精神及び原理内でなされた任意の修正、均等物の置換、改良などは、本願の特許請求の範囲に含まれるものである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【国際調査報告】
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